2026年06月11日（優分析／產業數據中心報導）⸺ 根據《華爾街日報》報導，OpenAI正評估大幅調降Token收費價格，希望在企業客戶市場與Anthropic展開更積極競爭。
Token是大型語言模型的主要計價單位，企業每次使用AI模型進行問答、程式開發或自動化任務，都會產生Token費用。因此，Token價格高低直接影響企業導入AI的成本。
目前OpenAI尚未公布具體降價幅度與時程，但知情人士透露，公司之所以考慮調降價格，部分原因是預期Anthropic未來也可能採取類似策略，因此提前為用戶爭奪戰做準備。
近年來，Anthropic憑藉Claude系列模型快速擴大企業市場影響力，尤其Claude Code在軟體工程師社群獲得高度關注，使Anthropic成為OpenAI最主要的競爭對手之一。
企業不只看AI能力 更開始計較投資回報
OpenAI考慮降價的背後，也反映企業客戶對AI支出的態度正在改變。
過去兩年企業導入AI時，最關心的是模型能力是否足夠強大、生產力能否提升；但隨著使用規模持續擴大，管理層開始追問另一個問題：投入更多AI預算後，究竟能帶來多少實際效益？
Uber管理層今年稍早便表示，公司2026年用於自主代理AI（Agentic AI）的預算已經用罄。然而公司主管也坦言，目前仍難以明確衡量AI程式開發工具帶來的效率提升，是否真的能轉化為新產品功能、營收成長或具體商業價值。
這種現象在矽谷甚至出現一個新名詞——「Tokenmaxxing」。
所謂Tokenmaxxing，是指企業大量使用AI模型、消耗更多Token，希望提高員工生產力。但愈來愈多企業開始發現，Token消耗量增加並不一定代表商業價值同步增加，最終仍必須回到投資報酬率來評估。
Palantir執行長Alex Karp近日接受CNBC訪問時也指出，許多企業客戶私下對部分前沿AI模型公司的發展方向感到不滿。他認為，部分AI業者過度強調模型能力與Token使用量成長，卻沒有充分回答企業最關心的問題：投入AI之後，究竟能創造多少營收、降低多少成本，或帶來多少獲利改善。
換句話說，企業並非不願意為AI付費，而是開始要求更明確的商業回報。這也使AI市場競爭逐漸從單純的模型能力競賽，進一步延伸到成本、定價與投資效益的競爭。
